A tres años del lanzamiento de ChatGPT, los fondos de venture capital especializados en software corporativo coinciden en que 2026 marcará el punto de inflexión para la adopción real de inteligencia artificial en las empresas. Más foco, menos experimentación y presupuestos concentrados definen el nuevo escenario.
Han pasado tres años desde que OpenAI lanzó ChatGPT y detonó una ola de innovación, inversión y expectativas en torno a la inteligencia artificial. Desde entonces, la narrativa dominante sostuvo que la IA se convertiría rápidamente en una pieza crítica del software empresarial. Sin embargo, la realidad fue más lenta y compleja. Una encuesta del MIT realizada en agosto reveló que el 95% de las empresas aún no obtiene un retorno significativo de sus inversiones en IA, un dato que expone la brecha entre promesas tecnológicas y resultados concretos.
Pese a ese diagnóstico, el optimismo no desaparece. Según una encuesta realizada a 24 fondos de venture capital enfocados en tecnología empresarial, 2026 será finalmente el año en el que las compañías comenzarán a integrar la IA de forma significativa, a capturar valor real y a aumentar sus presupuestos. Es una predicción que se repite por tercer año consecutivo, pero los inversores sostienen que esta vez hay razones estructurales para creer que el cambio será diferente.
Del entusiasmo indiscriminado al uso estratégico
Kirby Winfield, socio fundador de Ascend, sintetiza uno de los aprendizajes centrales del mercado: “Las empresas están entendiendo que los modelos de lenguaje no son una bala de plata para todos los problemas. El hecho de que Starbucks pueda usar Claude para escribir su propio CRM no significa que deba hacerlo”. En su visión, el foco migrará hacia modelos personalizados, fine tuning, evaluaciones, observabilidad, orquestación y soberanía de datos.
Esa mayor sofisticación también redefine el modelo de negocio de muchas startups. Molly Alter, socia de Northzone, anticipa que varias compañías de IA empresarial dejarán de ser meramente desarrolladores de productos para convertirse en consultoras especializadas. “Muchas empresas de IA empezarán con un producto específico, pero una vez que tengan suficientes flujos de trabajo activos, replicarán el modelo de ingenieros desplegados para construir nuevos casos de uso para sus clientes”, explica.
En paralelo, emergen nuevas interfaces. Marcie Vu, socia de Greycroft, destaca el potencial de la voz como principal medio de interacción: “La voz es una forma mucho más natural y eficiente de comunicarnos con las máquinas. Estoy entusiasmada por ver cómo los creadores reinventan productos y experiencias con la voz como modo primario de interacción con la inteligencia”.
IA más allá del software: industria, clima y mundo físico
Para Alexa von Tobel, fundadora y managing partner de Inspired Capital, el cambio más profundo llegará cuando la IA impacte directamente en el mundo físico. “2026 será el año en que la IA transforme la infraestructura, la manufactura y el monitoreo climático. Estamos pasando de un mundo reactivo a uno predictivo”, afirma.
Otros inversores observan con atención el rol de los grandes laboratorios de modelos. Lonne Jaffe, de Insight Partners, advierte que los frontier labs podrían avanzar más de lo esperado hacia aplicaciones listas para producción en sectores como finanzas, derecho, salud y educación, en lugar de limitarse a licenciar modelos.
Incluso tecnologías más incipientes, como la computación cuántica, empiezan a ganar tracción. Tom Henriksson, socio de OpenOcean, lo resume con una palabra: “impulso”. Aunque aclara que todavía faltan avances de hardware para ver grandes saltos en software.
Dónde se concentrará la inversión
Desde Salesforce Ventures, Emily Zhao señala dos frentes prioritarios: la entrada de la IA en el mundo físico y la próxima evolución en la investigación de modelos. En tanto, Michael Stewart, socio de M12, pone el foco en los data centers y en lo que denomina “fábricas de tokens”: tecnologías de enfriamiento, cómputo, memoria y redes que permitan operar de forma más eficiente y limpia.
El consumo energético aparece como un límite crítico. Aaron Jacobson, socio de NEA, advierte que “estamos llegando al límite de la capacidad de la humanidad para generar energía suficiente para alimentar GPUs”, y busca soluciones que mejoren radicalmente la eficiencia por watt.
El concepto de foso competitivo en la era de la IA
Para los inversores, la ventaja competitiva ya no está en el modelo. Rob Biederman, de Asymmetric Capital Partners, es contundente: “El foso en IA tiene menos que ver con el modelo y más con la economía y la integración. Buscamos empresas profundamente embebidas en los flujos de trabajo, con datos propietarios y altos costos de reemplazo”.
Jake Flomenberg, de Wing Venture Capital, es aún más escéptico: “Si mañana OpenAI o Anthropic lanzan un modelo diez veces mejor, ¿esta empresa sigue teniendo razón de existir?”. En esa línea, Alter sostiene que los fosos más sólidos están en verticales específicas, donde los datos y los workflows generan defensas difíciles de replicar.
Presupuestos más grandes, pero concentrados
La mayoría de los VCs coincide en que los presupuestos de IA crecerán en 2026, aunque de forma selectiva. Rajeev Dham, de Sapphire, explica que las empresas reasignarán gasto laboral hacia IA o lograrán retornos que multipliquen la inversión “entre tres y cinco veces”. Biederman anticipa una bifurcación: pocos proveedores capturarán la mayor parte del presupuesto, mientras otros verán estancarse sus ingresos.
Andrew Ferguson, de Databricks Ventures, agrega que los CIOs empezarán a recortar la proliferación de herramientas: “Las empresas racionalizarán soluciones superpuestas y redirigirán ese gasto hacia las tecnologías que sí demostraron valor”.
Agentes de IA y el futuro del trabajo
Sobre el rol de los agentes, las visiones varían. Nnamdi Okike, de 645 Ventures, cree que seguirán en una fase inicial debido a barreras técnicas y regulatorias. En contraste, Eric Bahn, de Hustle Fund, proyecta que “los agentes de IA serán una parte más grande de la fuerza laboral que los humanos”, dado su costo marginal cercano a cero.
Para Antonia Dean, de Black Operator Ventures, el diferencial estará en encontrar el equilibrio entre autonomía y supervisión, entendiendo a los agentes como una ampliación colaborativa del trabajo humano.
En conjunto, el mensaje del capital de riesgo es claro: 2026 no será el año del hype, sino el de la selección natural. Menos pilotos, más producción. Menos promesas, más resultados. Y una inteligencia artificial que, por fin, empiece a justificar las expectativas que generó desde el primer día.